先进制造技术

本发明公开了一种基于火烈鸟算法的农产品生长环境最优调控方法及设备，包括环境参数收集模块、多参数传感器模块、智能算法调控器、监控报警模块、综合环境参数控制模块，多参数传感器模块收集外部环境参数，环境参数收集模块通过大数据利用基于改进麻雀优化算法的小波神经网络ISSA‑WNN的日光温室温湿度预测模型预测得到适合农产品生长的外部环境参数，智能算法调控器通过火烈鸟算法基于所得到的环境参数进行调控得到适用农产品生长的环境参数。本发明能够对农产品生长环境指标做出响应调整，能满足于多场景下的不同类型农产品的环境需求，对突发动态下的恶劣环境能及时调整响应，保证提供一个农产品平稳的生长环境。

成果亮点

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于火烈鸟算法的农产品生长环境最优调控方法及设备，能够监控环境内外温度、室外湿度、光照强度、土壤湿度、保温被状态、窗户状态、调控设备状态，结合预测模型从总体上保障农产品的最优生长环境。

农产品对生长环境有要求，例如光照强度、二氧化碳、气流速度、土壤湿度等，这些数据又不能通过感官识别出来且对农产品的产量造成影响，只能通过仪器来对生长环境进行检测分析，做出对环境参数的预测，再依据农产品适宜的环境参数做出精确的调控，以达到作物生长的最佳条件，现有仪器虽然能识别出监测出环境参数，但不能满足于多场景下的不同类型农产品的环境需求，想要提高生产效益，就要及时调控农产品的生长环境，则需要了解生长的环境信息，进而对环境内部各种参数进行调整。

有益效果：

1、本发明所提出农产品生长环境温湿度预测模型涉及多个影响因子，作物光合作用及蒸腾作用、灌溉状况、室内温度、通风情况，二氧化碳含量等因素都会对温室内温湿度造成影响。温室外部气象环境因素会在一定程度上影响温室内温湿度的变化。日光温室具有良好的保温与保湿特性，温室内的温度和湿度的变化趋势同室外天气状况、气象条件等因素有着较为明显的相关性。能够对农产品生长环境指标做出响应调整，能满足于多场景下的不同类型农产品的环境需求，当光照强度传感器的数据、土壤湿度传感器的湿度数据、二氧化碳传感器的浓度数据超过预设值时，发出警报并作出响应，可以对突发动态下的恶劣环境能及时调整响应，保证提供一个农产品平稳的生长环境。

2、本发明还利用智能算法调控器优化平衡环境参数指标，结合ISSA‑WNN的日光温室温湿度预测模型所得到的下一刻的数据使农产品一直保持在最优的环境指标下生长。考虑到基函数权重和小波因子选取不当会导致WNN网络性能大幅度减低，故本发明采用ISSA算法对WNN网络权重和小波因子进行优化，在保证时间开销较小的同时，得到最优的权重和小波因子。

3、本发明采用的改进火烈鸟算法对后期控制模块的外部环境参数进行优化控制，在原有火烈鸟算法的基础上加入了对数惯性权重因子，不仅可以使火烈鸟算法在前期拥有较强的全局搜索能力，在后期拥有较强开发能力，还能在一定程度上避免算法陷入局部最优。